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爬虫数据写入 Excel 表格的方法包括：使用 pandas 库、使用 openpyxl 库、自动化处理、数据清洗与格式化。在这篇文章中，我们将详细讲解如何通过 Python 爬虫获取数据并将其写入 Excel 表格，同时会探讨一些常见的问题和最佳实践。

一、使用 pandas 库

1.1 pandas 库介绍

Pandas 是一个用于数据分析的开源 Python 库，它提供了高效的数据操作和分析功能。Pandas 可以轻松地将数据导出到 Excel 表格中，并且支持多种数据格式。

1.2 安装 pandas

首先，确保你已经安装了 pandas 库。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

1.3 使用 pandas 写入 Excel

我们假设你已经从网页上获取了数据，并将数据存储在一个 Python 列表中。下面是一个简单的示例，展示如何使用 pandas 将数据写入 Excel 表格：

import pandas as pd

假设我们爬取的数据是一个字典列表

data = [

{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},

{'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'Los Angeles'},

{'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'Chicago'}

]

将数据转换为 DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

将 DataFrame 写入 Excel 表格

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先创建一个包含爬取数据的字典列表，然后使用 pd.DataFrame 将数据转换为 pandas DataFrame，最后使用 to_excel 方法将 DataFrame 写入 Excel 表格。

二、使用 openpyxl 库

2.1 openpyxl 库介绍

openpyxl 是一个用于读写 Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的 Python 库。它可以处理 Excel 文件的许多功能，包括格式化单元格、添加图表等。

2.2 安装 openpyxl

如果没有安装 openpyxl，可以使用以下命令进行安装：

pip install openpyxl

2.3 使用 openpyxl 写入 Excel

下面是一个使用 openpyxl 将爬取数据写入 Excel 表格的示例：

from openpyxl import Workbook

创建一个新的工作簿

wb = Workbook()

激活第一个工作表

ws = wb.active

写入数据

data = [

['Name', 'Age', 'City'],

['Alice', 25, 'New York'],

['Bob', 30, 'Los Angeles'],

['Charlie', 35, 'Chicago']

]

for row in data:

ws.append(row)

保存工作簿

wb.save('output.xlsx')

在这个示例中，我们首先创建一个新的 Workbook 对象，然后激活第一个工作表，接着使用 ws.append 方法将数据逐行写入工作表，最后保存工作簿。

三、自动化处理

3.1 定时任务

在实际应用中，你可能需要定期运行爬虫并将数据写入 Excel 表格。可以使用 Python 的 schedule 库来实现定时任务。

import schedule

import time

import pandas as pd

def job():

# 爬取数据并写入 Excel 的逻辑

data = [

{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},

{'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'Los Angeles'},

{'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'Chicago'}

]

df = pd.DataFrame(data)

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

print("Data written to Excel")

每天上午 10 点运行一次任务

schedule.every().day.at("10:00").do(job)

while True:

schedule.run_pending()

time.sleep(1)

在这个示例中，我们定义了一个名为 job 的函数，该函数包含了爬取数据并写入 Excel 的逻辑，然后使用 schedule.every().day.at("10:00").do(job) 安排任务每天上午 10 点运行一次。

3.2 动态文件名

在某些情况下，你可能需要根据日期或时间动态生成 Excel 文件名，可以使用 datetime 模块来实现：

import pandas as pd

from datetime import datetime

获取当前日期和时间

current_time = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")

动态生成文件名

file_name = f'output_{current_time}.xlsx'

爬取数据并写入 Excel

data = [

{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},

{'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'Los Angeles'},

{'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'Chicago'}

]

df = pd.DataFrame(data)

df.to_excel(file_name, index=False)

在这个示例中，我们使用 datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") 获取当前日期和时间，并将其格式化为字符串，然后使用该字符串动态生成文件名。

四、数据清洗与格式化

4.1 数据清洗

在将数据写入 Excel 表格之前，通常需要进行数据清洗和预处理。这包括处理缺失值、重复数据、数据类型转换等。可以使用 pandas 提供的多种方法进行数据清洗。

import pandas as pd

假设我们爬取的数据包含缺失值和重复数据

data = [

{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},

{'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': None},

{'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'Chicago'},

{'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'Los Angeles'}

]

将数据转换为 DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

删除重复数据

df = df.drop_duplicates()

填充缺失值

df = df.fillna('Unknown')

将清洗后的数据写入 Excel 表格

df.to_excel('cleaned_output.xlsx', index=False)

在这个示例中，我们首先删除了重复数据，然后填充了缺失值，最后将清洗后的数据写入 Excel 表格。

4.2 数据格式化

为了使 Excel 表格更加易读和专业，可以对数据进行格式化。可以使用 pandas 和 openpyxl 提供的多种方法进行数据格式化。

import pandas as pd

from openpyxl import load_workbook

假设我们爬取的数据需要格式化

data = [

{'Name': 'Alice', 'Age': 25, 'City': 'New York'},

{'Name': 'Bob', 'Age': 30, 'City': 'Los Angeles'},

{'Name': 'Charlie', 'Age': 35, 'City': 'Chicago'}

]

将数据转换为 DataFrame

df = pd.DataFrame(data)

将数据写入临时 Excel 文件

df.to_excel('temp_output.xlsx', index=False)

使用 openpyxl 对数据进行格式化

wb = load_workbook('temp_output.xlsx')

ws = wb.active

设置列宽

ws.column_dimensions['A'].width = 20

ws.column_dimensions['B'].width = 10

ws.column_dimensions['C'].width = 20

设置单元格字体和对齐方式

from openpyxl.styles import Font, Alignment

for row in ws.iter_rows(min_row=2, max_row=4, min_col=1, max_col=3):

for cell in row:

cell.font = Font(name='Arial', size=12)

cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')

保存格式化后的 Excel 文件

wb.save('formatted_output.xlsx')

在这个示例中，我们首先使用 pandas 将数据写入一个临时 Excel 文件，然后使用 openpyxl 对数据进行格式化，包括设置列宽、字体和对齐方式，最后保存格式化后的 Excel 文件。

总结

通过这篇文章，我们详细介绍了如何使用 pandas 和 openpyxl 库将爬虫数据写入 Excel 表格。我们探讨了自动化处理、动态文件名生成以及数据清洗与格式化的方法。希望这些内容能够帮助你更好地理解和应用爬虫数据写入 Excel 表格的技术。